Nelle note precedenti, abbiamo coperto alcuni passaggi relativi alla pulizia della geometria e al caricamento dei dati dell'array GPR grezzi. In questa nota, ci occuperemo di alcuni passaggi di elaborazione necessari prima dell'interpretazione dei dati.
Dati non elaborati
La figura 1 di seguito mostra i dati grezzi da una sezione di un progetto. L'immagine in basso mostra i dati con una sovrapposizione della geometria. Questo set di dati non è affatto l'ideale. In primo luogo, ci sono alcune lacune nei dati. In secondo luogo, e più sorprendente, è la copertura incoerente, con diversi orientamenti, modelli di raccolta e dati sovrapposti. Alcuni filtri sono stati applicati sotto forma di un filtro di rimozione dc e un livello di soglia per l'allineamento tempo-zero. Vedremo ora come si presenta dopo pochi semplici passaggi.
Passaggio 1: pre-elaborazione
La Figura 2 mostra le routine di pre-elaborazione disponibili, di cui le tre seguenti sono le più comunemente utilizzate.
- Ring-down dell'antenna (500 tracce nella rimozione dello sfondo)
- Passa banda (170 – 600 MHz)
- Correzione dell'ampiezza (correzione della divergenza sferica senza parametri)
Le impostazioni predefinite per ciascuna routine sono ben definite, quindi di solito non è necessario modificare le impostazioni, basta selezionarle ed eseguirle.
L'effetto di queste routine di pre-elaborazione di base è mostrato di seguito nella Figura 3. In questo caso, si potrebbe pensare che sia possibile iniziare l'interpretazione qui. Tuttavia, ora stiamo visualizzando solo una singola sezione di profondità e quelle più profonde potrebbero essere molto più sfocate. Pertanto, si consiglia di continuare con la post-elaborazione. 
Nei dati originali della Figura 1, erano visibili caratteristiche lineari (create dall'uomo), ma i dati pre-elaborati nella Figura 3 rappresentano un miglioramento significativo. Lo striping dei dati è scomparso e la maggior parte delle funzionalità è più evidente.
Fase 2 – Regolarizzazione/interpolazione
Finora sono state utilizzate solo routine 1D e 2D.
Per applicare una routine di migrazione 3D, è necessario interpolare i dati in contenitori regolari (la cui dimensione (4 cm) è stata selezionata durante il caricamento dei dati). In questa fase, le lacune vengono riempite anche interpolando i dati da punti adiacenti.
La Figura 4 mostra le opzioni per la routine di interpolazione, incluso il vuoto massimo che il software tenterà di colmare. La logica alla base di questo parametro è che non serve a nulla provare a colmare lacune significative con qualsiasi algoritmo di interpolazione, poiché non funzionerà se il divario è troppo grande. Quindi abbiamo anche l'opzione della media delle fette, che potrebbe risparmiare spazio su disco significativo. La figura 5 mostra il risultato dopo l'interpolazione. Nota - questa fase è solitamente la routine che richiede più tempo applicata ai dati 3D.
Migrazione e post-elaborazione
La migrazione è il processo durante il quale le anomalie iperboliche vengono compresse in punti con l'aiuto di una velocità nota e di un algoritmo selezionato. Ci sono alcuni algoritmi matematici tra cui scegliere, ognuno con i suoi pro e contro. Tuttavia, la chiave per gestire i dati 3D-GPR è applicare una vera migrazione 3D dopo l'interpolazione. L'alternativa è utilizzare la migrazione 2D e quindi interpolare i profili migrati in un volume 3D, ma questo approccio non fornisce gli stessi eccellenti risultati.
Quando applichiamo la migrazione, dobbiamo sapere a quale velocità. Invece di indovinare, possiamo utilizzare uno strumento interattivo per selezionare il valore ottimale e questo processo sarà discusso più avanti in una nota tecnica separata. Per ora, passiamo direttamente alla fase di post-elaborazione.
La Figura 6 mostra le routine di post-elaborazione disponibili, la maggior parte delle quali verrà discussa più avanti in una nota tecnica separata. Per ora, ci concentriamo sull'inviluppo dell'ampiezza comunemente usato.
Amplitude Envelope è il processo di applicazione di una trasformata di Hilbert ai dati. In parole povere, questo sposta efficacemente i valori dei dati negativi sul lato positivo e traccia delle linee tra i picchi. Può ridurre leggermente la risoluzione, ma questo è generalmente accettabile a causa dell'interpretazione più semplice che segue.
Naturalmente, nei software moderni, un utente può sempre passare da una fase di elaborazione all'altra per utilizzare una risoluzione più elevata disponibile in altre istanze di dati, sebbene ciò sia raramente necessario.
La Figura 7 mostra l'impatto della migrazione e delle routine di post-elaborazione sull'esempio dei dati di lavoro. Dopo alcuni semplici passaggi di elaborazione, ora abbiamo dati molto più facili da interpretare. Ancora una volta, questa è solo una sezione di profondità, quindi scorrendo l'intera gamma di profondità, rivelerai tutti i bersagli.
Takeaway
Il software di elaborazione moderno e interattivo rende i dati GPR Raptor 3D facili da gestire. Non è necessario essere uno scienziato; basta seguire alcune semplici linee guida e i dati risultanti sono significativamente più semplici da interpretare rispetto ai normali dati GPR 2D e le ambiguità sono sparite!
